We have developed Hybrid algorithm for yellow sand detection. Hybrid algorithm is composed of three methods using infrared bands. The first method used the differential absorption in brightness temperature difference between $11\mu m\;and\;12\mu m$ (BID _1), through which help distinguish the yellow sand from various meteorological clouds. The second method uses the brightness temperature difference between $3.7\mu m\;and\;11\mu m$ (BID_2). The technique would be most sensitive to dust loading during the day when the BID _2 is enhanced by reflection of $3.7\mu m$ solar radiation. The third one is a newly developed algorithm from our research, the so-called surface temperature variation method (STY). We have applied the three methods to MODIS for derivation of the yellow sand dust and in conjunction with the Principle Component Analysis (PCA), a form of eigenvector statistical analysis. PCI shows better results for yellow sand detection in comparison with the results from individual method. The comparison between PCI and MODIS aerosols optical depth (AOD) shows remarkable good correlations during daytime and relatively good correlations over the land.
Relationships between TSP and PM10 concentrations were evaluated using their respective data sets collected from Taegu and Kyeungsan areas during the period of December 1993 to November 1994. The collection of data was made using the gravimetric and $\beta$-ray absorption ($\beta$-MPM) methods for 7 days of every month from three urban sites in Taegu and one suburban site in Kyeungsan. Correlation coefficients between TSP and PM10 concentrations for these four sampling sites were found in the range of 0.85 $\sim$ 0.96. Correlation analysis was also conducted for $\beta$-PM concentration data that were measured only from the residential and commercial sites. The correlation coefficients between TSP and $\beta$-PM concentrations were 0.9 in the residential site and 0.8 in the commercial site. By contrast, the correlation coefficients between PM10 $\beta$-PM concentrations were almost identical for both the residential and commercial sites with a value of 0.88. The mean ratio for PM10 to TSP concentrations for all sites was appeared to be 0.68. The analysis of seasonal trends in PM10/TSP ratios showed that the contribution of PM10 to TSP concentrations was more significant during winter (0.70 $\sim$ 0.75) than during summer (0.61 $\sim$ 0.68). The results of this study may provide empirical informations on the compatability of aerosol data measured by different sampling methods.
This study introduces a new method of combining Imaging Differential Optical Absorption Spectroscopy (Imaging-DOAS) data and plume dispersion formulas for power plant emissions to determine the three-dimensional structure of a dispersing pollution plume and the spatial distributions of trace gas volume mixing ratios (VMRs) under conditions of negligible water droplet and aerosol effects on radiative transfer within the plume. This novel remote-sensing method, applied to a power plant stack plume, was used to calculate the two-dimensional distributions of sulfur dioxide ($SO_2$) and nitrogen dioxide ($NO_2$) VMRs in stack emissions for the first time. High $SO_2$ VMRs were observed only near the emission source, whereas high $NO_2$ VMRs were observed at locations several hundreds of meters away from the initial emission. The results of this study demonstrate the capability of this new method as a tool for estimating plume dimensions and trace gas VMRs in power plant emissions.
Atmospheric aerosols were collected by a High Volume Tape Sampler from March 1992 to December 1993 ar Korean, Cheju, Korea. The water soluble ion concentrations in aerosol were analyzed. The concentrations of cations (N $a^{+}$, $K^{+}$, $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, N $H_{4}$$^{+}$) were determined by an Inductively Coupled Plazma(ICP) or an Atomic Absorption Spectrometer(AAS), and those of anions (C $l^{[-10]}$ , N $O_{3}$$^{[-10]}$ , S $O_{4}$$^{2-}$) were analayzed by the capillary electrophoresis method. The $Ca^{2+}$, S $O_{4}$$^{2-}$ and N $O_{3}$$^{[-10]}$ concentrations in spring were higher than those in other seasons. The lowest concentrations of these elements were found in summer, largely due to scavenging by frequent rains. Especially the $Ca^{2+}$ concentration on April was three to four times higher than the annual mean concentration. The enrichment factor(E.F.) of each element was calculated. The annual mean E.F. values of the $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$ and C $l^{[-10]}$ in 1992 were the same as those in 1993 except $k^{+}$ and S $O_{4}$$^{2-}$. The correlation formula between all cations and anions for the whole period was Anions = 0.759 * Cations + 0.066.Cations + 0.066.
본 연구에서는 다목적실용위성 3호 영상을 이용하여 지표면 상의 정규식생지수 비교 분석 하고자 한다. 산출된 다목적실용위성 3호의 정규식생지수 비교 분석을 위해 동일 지점 최소 관측 시간 오차를 가지는 고해상도 GeoEye 영상이 사용되었다. 먼저, 각 밴드별 분광 정도 산출을 위해 대기 보정이 수행되었다. 대기 보정 수행을 위한 기하 정보는 다목적실용위성 3호 보조자료에 포함된 태양천정각, 태양방위각, 위성천정각, 위성방위각, 날짜 정보이다. 그리고 대기 요소에 의한 감쇄, 산란, 흡수 정보를 물리적으로 계산하기 위해 수증기량, 오존량, 에어러솔 정보가 적용되었다. 일반적으로 정확한 대기정보를 얻기 위해서는 현장관측자료가 중요하지만, 본 연구에서는 MODIS atmospheric products를 사용하였고, 대기보정 모델에서 산출된 지면 반사도는 식생지수 산출에 사용되었다.
National parks provide recreation, health, and science to human being. The provision of beautiful landscape view of the national park improves an economic and social phase of a nation. However, visibility impairment frequently occurred in the national park area of Gyeongju. The purpose of this study is to investigate the physical and the chemical characteristics of visibility reduction observed at the national park area of Gyeongju. Optical, chemical, meteorological characteristics and scenic monitoring were performed at the visibility monitoring station of Gyeongju University located at the Seoak section of Gyeongju national park from April 28 to May 9, 2008. Light extinction, light scattering, and light absorption coefficients were continuously measured using a transmissometer, a nephelometer, and an aethalometer, respectively. In order to investigate the impact of aerosol chemistry on visibility impairment, size-resolved aerosols were collected at intervals of 2-hour (from 8 A.M. to 6 P.M.) and 14-hour (from 6 P.M. to 8 A.M.) interval each sampling day. The average light extinction coefficient and the average visual range were measured to be $270{\pm}135\;Mm^{-1}$ and $14.5{\pm}6.3\;km$ during the intensive monitoring period, respectively. It was revealed that sulfate particle was the largest contributor to the light extinction under hazy condition. Organic mass accounted for about 26% of the average light extinction. The mass extinction efficiencies for $PM_{1.0}$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ were estimated to be 9.0, 4.7, and $2.7\;m^2\;g^{-1}$ under the consideration of water growth function of hygroscopic aerosols, respectively.
The intensive dust observation experiment has been performed at Korea Global Atmosphere Watch Center (KGAW) in Anmyeon, Korea during each spring season from 2007 to 2009. Downward and upward hyper-spectral spectrums over the dust condition were measured to understand the hyper-spectral properties of Asian dust using both ground-based Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR) and space-borne AIRS/Aqua. To understand the impact of the Asian dust, a Line-by-Line radiative transfer model runs to calculate the high resolution infrared spectrum over the wave number range of $500-500cm^{-1}$. Furthermore, the radiosonde, a $PM_{10}$ Sampler, a Micro Pulse Lidar (MPL), and an Aerodynamic Particle Sizer (APS) are used to understand the vertical profile of temperature and humidity and the properties of Asian dust like concentration, altitude of dust layer, and size distribution. In this study, we found the Asian dust distributed from surface up to 3-4 km and volume concentration is increased at the size range between 2 and $8{\mu}m$ The observed dust spectrums are larger than the calculated clear sky spectrums by 15~60K for downward and lower by around 2~6K for upward in the wave number range of $800-1200cm^{-1}$. For the characteristics of the spectrum during the Asian dust, the downward spectrum is revealed a positive slope for $800-1000cm^{-1}$ region and negative slope over $1100-1200cm^{-1}$ region. In the upward spectrum, slopes are opposed to the downward one. It is inferred that the difference between measured and calculated spectrum is mostly due to the contribution of emission and/or absorption of the dust particles by the aerosol amount, size distribution, altitude, and composition.
본 연구에서는 2007년과 2008년 봄 기간 중 동북아 지역의 주요 메가시티 중 하나인 서울에서 Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy(MAX-DOAS) 관측을 처음으로 수행하고, 측정된 스펙트럼의 차등흡수분광 분석을 통하여 이산화질소의 수직층적분농도를 산출 하였다. MAX-DOAS로부터 산출된 값들과 Ozone Monitoring Instrument(OMI) 위성센서로부터 산출된 서울지역의 대류권 이산화질소 산출물과의 비교를 통하여 OMI로부터 산출된 이산화질소 수직층적분농도의 상대적 정확성 규명을 수행하였다. MAX-DOAS로부터 산출된 이산화질소는 $1.0{\times}10^{15}molec{\cdot}cm^{-2}$에서 $6.0{\times}10^{16}molec{\cdot}cm^{-2}$ 정도 분포로 보였으며, OMI의 대류권 수직층적분농도는 $1.0{\times}10^{15}molec{\cdot}cm^{-2}$에서 $7.0{\times}10^{16}molec{\cdot}cm^{-2}$ 정도 분포로 보였다. 관측전체기간인 6개월 동안 두 관측결과의 상관관계를 보여주는 상관계수(R)는 0.73으로 비교적 양호한 상관 관계를 보였다. 구름이 없는 기간 동안에는 상관계수가 0.85로 두 관측결과의 높은 상관관계는 확인 할 수 있었다. 두 센서의 산출알고리즘 모두 구름이 있을 경우 대기질량인자의 계산에 있어서 높은 불확실성으로 인해 이산화질소농도의 산출오차가 높은 것으로 판단된다.
본 연구에서는 처음으로 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS)를 이용하여 지상관측 기반 태양 직달광 모의복사휘도를 활용하여 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR), 분광분해능(Full Width Half Maximum, FWHM), 오존 연직칼럼농도($O_3$ Vertical Column Density, $O_3$ VCD), 에어로졸 광학두께(Aerosol Optical Depth, AOD), 태양천정각(Solar Zenith Angle, SZA)에 대한 이산화황 연직칼럼농도($SO_2$ Vertical Column Density, $SO_2$ VCD) 산출 불확실성을 조사하였다. 본 연구에서는 산란광 효과를 제외한 Beer-Lambert-Bouguer 법칙에 기반하여 모의복사휘도를 계산하였다. SNR이 650(1300)이며, FWHM = 0.6 nm, AOD = 0.2, $O_3$ VCD = 300DU, $SZA=30^{\circ}$ 동일 조건일 때 산출된 이산화황의 연직칼럼농도와 모의복사휘도 계산 시 입력값으로 활용된 이산화황 연직칼럼농도의 참값을 비교하여 절대백분위오차(Absolute Percentage Difference, APD) 산출 결과 $8.1{\times}10^{15}molecules\;cm^{-2}$ 농도에서 최대 80%(28%), $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$ 농도에서 최소 16%(5%)로 나타났다. FWHM이 0.2 nm(1.0 nm)일 때, 이산화황의 연직칼럼농도가 $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$과 동일하거나 그 이상에서 APD는 6.4%(29%) 에서 6.2%(10%)로 나타났다. FWHM, SZA, AOD, 오존 연직칼럼농도의 값이 증가할수록 APD가 증가하였다. 그와 반대로 SNR은 값이 증가할수록 APD가 감소하였다. 결과적으로 FWHM과 SZA이 오존 연직칼럼농도와 AOD 보다 이산화황 연직칼럼농도 산출에 크게 영향을 주었다. 이산화황의 연직칼럼농도 산출 불확실성의 증가에 대한 SZA의 효과는 $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$보다 높은 이산화황 연직칼럼농도 조건에서 FWHM보다 큰 영향을 주었다.
차세대 중형위성 사업의 일환으로 농지 및 산림에서의 원격 탐사를 위하여 농림위성 (차세대 중형위성 4호)이 발사 예정에 있다. 위성 영상에서 식생의 정량적인 정보를 얻기 위해서는 대기보정을 통한 지표 반사도 취득이 선행되어야 하므로 농림위성을 위한 대기보정 기술 개발은 불가피할 것으로 생각된다. 특히 대기에서의 흡수와 산란 특성은 파장에 따라 다르게 나타나므로 농림위성 파장 영역을 고려한 대기보정 파라미터 민감도 분석이 필요하다. 또한, 농림위성은 5개 채널(Blue, Green, Red, Red edge, Near-infrared)을 보유하고있어 대기보정 주요 파라미터인 AOD (Aerosol optical depth)와 WV (Water vapor)를 직접 산출하기 어려우므로 이를 외부에서 제공할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 농림위성과 유사한 사양을 가진 Sentinel-2 위성 영상을 이용하여 주요 파라미터인 AOD, WV, O3 민감도 분석을 수행하고, 파라미터 제공을 위해 천리안 2A (GK2A; GEO-KOMPSAT-2A) 정지궤도 복합위성의 산출물을 이용하여 대기보정 파라미터로서의 활용 가능성을 살펴보았다. 민감도 분석 결과는 AOD가 가장 중요한 파라미터임을 보여주었으며, 근적외선 채널보다는 가시광 채널에서 더 큰 민감도를 가지는 것으로 나타났다. 특히 Blue 채널에서 AOD의 20%의 변화는 지표 반사도에서 약 100%의 오차율을 야기하므로 정확한 지표 반사도 취득을 위해서는 높은 신뢰성을 가진 AOD가 필요할 것으로 생각된다. GK2A AOD 산출물을 이용한 대기보정 결과는 토지피복별 분류 가능성을 이용하여 Sentienl-2 L2A 자료와 비교한 결과, 두 모델별 분류 가능성은 유사하였으나, 파장대가 짧은 영역일수록 GK2A AOD 산출물을 적용한 대기보정 결과가 Sentinel-2 L2A보다 높게 나타났다. 이를 통해 GK2A에서 제공되는 산출물이 향후 농림위성 대기보정 파라미터로서 충분히 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 추후 농림위성 발사 후 대기보정에 참고 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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